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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （219）-- 算法导论16.3 1题

为了用Go语言表示这个推理，我们可以定义一个结构体来表示信号，包括时间和频率域的表示。...由于没有给出具体的引理内容，我们只能假设引理16.2是关于某些特定类型对象的属性，其中".freg"是这些对象属性之一，可能表示频率或者其他的度量。...根据引理的条件，如果两个对象的频率属性相等，那么其他两个对象的频率属性也相等。 在Go语言中编写相关代码时，我们需要定义这些对象的类型以及如何比较它们的频率属性。...这是因为 a 和 y 都与 b 具有相同的频率，而根据传递性，我们可以确定 a 和 y 也具有与 x 相同的频率。 需要注意的是，上述说明是基于对引理 16.2 的理解，并假设其中包含了所描述的关系。...如果引理内容有任何差异或其他前提条件，请提供更详细信息以便我能够作出准确回答。 kimi： 在讨论引理 16.2 的证明之前，我们需要理解一些背景知识。

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独家 | 快速掌握spacy在python中进行自然语言处理（附代码&链接）

spaCy框架——以及越来越多的插件和其他集成（包）——为各种各样的自然语言任务提供了支持。...对于这个句子中的每个单词，spaCy都创建了一个token，我们访问每个token中的字段来显示: 原始文本 词形（lemma）引理——这个词的词根形式 词性(part-of-speech) 是否是停用词的标志...这会让你回想起小学时候的语文课吗？ 坦率地说，对于我们这些来自计算语言学背景的人来说，这个图表会让我们感到开心。 我们先回顾一下，你是如何处理多个句子的?...尽管CoreNLP功能强大，但它也非常学术化，不过要将它与其他软件集成以供生产使用是很有挑战性的。 几年前，自然语言的一切都开始发生了变化。...如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。

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    Python NLP入门教程

    soup.get_text(strip=True) tokens = text.split() print (tokens) 统计词频 text已经处理完毕了，现在使用Python NLTK统计token的频率分布...您可以调用plot函数做出频率分布图: freq.plot(20, cumulative=False) # 需要安装matplotlib库 ? 这上面这些单词。...同义词处理 使用nltk.download()安装界面，其中一个包是WordNet。 WordNet是一个为自然语言处理而建立的数据库。它包括一些同义词组和一些简短的定义。...stemmer = PorterStemmer() print(stemmer.stem('working')) print(stemmer.stem('worked')) 输出结果是: work work 还有其他的一些词干提取算法...来对同一个单词进行变体还原，才是正确的结果: from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() print

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    Python NLP入门教程

    soup.get_text(strip=True) tokens = text.split() print (tokens) 统计词频 text已经处理完毕了，现在使用Python NLTK统计token的频率分布...您可以调用plot函数做出频率分布图: freq.plot(20, cumulative=False) # 需要安装matplotlib库 这上面这些单词。...同义词处理 使用nltk.download()安装界面，其中一个包是WordNet。 WordNet是一个为自然语言处理而建立的数据库。它包括一些同义词组和一些简短的定义。...stemmer = PorterStemmer() print(stemmer.stem('working')) print(stemmer.stem('worked')) 输出结果是: work work 还有其他的一些词干提取算法...来对同一个单词进行变体还原，才是正确的结果: from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() print

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    一个意识研究的结构测试黄金标准

    例如,一些语言学家认为,只有通过单词与其他单词的关系以及如何将它们放入句子的上下文中,才能理解单词的含义(如(Frege,1980))。...在数学中,各种类型的无穷可以通过它们与其他数学对象之间的关系来区分。 为什么这些理论领域可以放弃对一个物体的直接定义,而倾向于描述它与周围环境的相互作用,这有着深刻的数学基础。...更准确地说,Yoneda 引理的一般结论是,一个范畴中的一个对象的特征完全由它指向该范畴中其他对象的箭头决定,直到同构。...这个来自定理的预言与我们关于A 和 B 之间“差异”的主观现象学相一致,这为我们的范畴 Q 框架、Yoneda 引理的应用及其对未来意识研究的潜在有用性提供了初步支持。...例如,有没有注意 , 感 受 性 本 质 上 是 一 样 的 吗 ?视网膜中央凹视觉和周边视觉本质上是一样的吗?如果有的话,期望对感受性的影响是什么?在这些情况下,我们不能直接比较两种情况下的物体。

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    Python NLP快速入门教程

    soup.get_text(strip=True) 7tokens = text.split() 8print (tokens) 统计词频 text已经处理完毕了，现在使用Python NLTK统计token的频率分布...您可以调用plot函数做出频率分布图: ? 1freq.plot(20, cumulative=False) 2# 需要安装matplotlib库 这上面这些单词。...同义词处理 使用nltk.download()安装界面，其中一个包是WordNet。 WordNet是一个为自然语言处理而建立的数据库。它包括一些同义词组和一些简短的定义。...PorterStemmer() 3print(stemmer.stem('working')) 4print(stemmer.stem('worked')) 输出结果是: 1work 2work 还有其他的一些词干提取算法...来对同一个单词进行变体还原，才是正确的结果: 1from nltk.stem import WordNetLemmatizer 2lemmatizer = WordNetLemmatizer() 3print

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    工具 | 用Python做自然语言处理必知的八个工具

    NLTK是使用Python处理语言数据的领先平台。它为像WordNet这样的词汇资源提供了简便易用的界面。...Pattern具有用于词性标注(part-of-speech taggers)、n-gram搜索、情感分析和WordNet的一系列工具。它还支持矢量空间建模、聚类分析以及支持向量机。...PyNLPl可用于n-gram计算、频率列表和分布、语言建模。除此之外，还有更加复杂的数据模型，例如优先级队列；还有搜索引擎，例如波束搜索。 spaCy ?...MontyLingua是一个免费的、常识丰富的、端对端的英语自然语言理解软件。用户只需要将原始英文文本输入MontyLingua，就能输出文本的语义解释。该软件完美适用于信息提取、需求处理以及问答。...从给定的英语文本，它能提取主语/动词/形容词对象元组、名词短语和动词短语，并提取人的名字、地点、事件、日期和时间，以及其他语义信息。

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    Python NLP 入门教程

    下一步，将文本转换为tokens,像这样: 统计词频 text已经处理完毕了，现在使用Python NLTK统计token的频率分布。...您可以调用plot函数做出频率分布图: 这上面这些单词。比如of,a,an等等，这些词都属于停用词。 一般来说，停用词应该删除，防止它们影响分析结果。...非英文 Tokenize Tokenize时可以指定语言: 输出结果如下: 同义词处理 使用nltk.download()安装界面，其中一个包是WordNet。...WordNet是一个为自然语言处理而建立的数据库。它包括一些同义词组和一些简短的定义。...NLTK有一个名为PorterStemmer的类，就是这个算法的实现: 输出结果是: 还有其他的一些词干提取算法，比如 Lancaster词干算法。

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    词干提取 – Stemming | 词形还原 – Lemmatisation

    与其他算法相比，它也是一种非常温和的词干算法。 「推荐」Snowball 种算法也称为 Porter2 词干算法。它几乎被普遍认为比 Porter 更好，甚至发明 Porter 的开发者也这么认为。...特别是，我们可以利用 WordNet。...很多搜索引擎在处理词汇时，对同义词采用相同的词干作为查询拓展，该过程叫做归并。词干提取项目一般涉及到词干提取算法或词干提取器。...查看详情 词形还原 维基百科版本 语言学中的Lemmatisation（或 词形还原）是将单词的变形形式组合在一起的过程，因此它们可以作为单个项目进行分析，由单词的引理或字典形式标识。...在计算语言学中，lemmatisation是基于其预期含义确定单词的引理的算法过程。与词干化不同，词汇化取决于正确识别句子中的预期词性和词语的含义，以及围绕该句子的较大语境，例如邻近句子甚至整个文档。

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    论文阅读理解 - Zero-shot Image Tagging by Hierarchical Semantic Embedding

    现在通常做法是，采用神经语言模型(neural language model) 训练得到语义空间，将图像和标签投影到该语义空间，然后计算跨媒体的相似性，以进行图像标注....但对于出现频次相对较少的标签，得到的与图像即其它标签的相似性可能不可靠....本文提出层次语义嵌入(Hierarchical Semantic Embedding, HierSE)，采用 WordNet 层次来提高标签嵌入和图像嵌入效果....另外，采用了两种好的技巧：采用 Flickr 标签来训练自然语言模型，而不是网络文档(web document)；采用部分匹配(partial match)向量化的 WordNet 节点，而不是全匹配的方式...问题描述 给定未标注图片，zero-shot 图像标注的目标是，利用没有可用训练样本的标签对图片进行自动标注.

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    识别形式语言能力不足，不完美的Transformer要克服自注意力的理论缺陷

    那么，推出已近五年的注意力机制真的是所有人需要的吗？近日，有论文检验了 transformer 在两种形式语言上的理论缺陷，并且设计了方法克服这种缺陷。...尽管 transformer 模型在许多任务中都非常有效，但它们对一些看起来异常简单的形式语言却难以应付。Hahn (2020) 提出一个引理 5），来试图解释这一现象。...Hahn 引理适用于 PARITY，因为网络必须关注到字符串的所有符号，并且其中任何一个符号的变化都会改变正确答案。研究者同时选择了 FIRST 作为引理适用的最简单语言示例之一。...尽管该引理可能被解释为是什么限制了 transformer 识别这些语言的能力，但研究者展示了三种可以克服这种限制的方法。...对于任何具有层归一化 (ϵ = 0) 并可以识别语言 L 的 transformer ，对任何 > 0 而言，都存在一个可以以最多为交叉熵的、带有层归一化的识别语言 L 的 transformer。

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    用Python从头开始构建一个简单的聊天机器人(使用NLTK)

    聊天机器人它是一款人工智能软件(Siri、Alexa、Google助手等)、应用程序、网站或其他网络，这些软件试图挖掘消费者的需求，然后帮助他们完成一项特定任务，如商业交易、酒店预订、表单提交等。...建造机器人 先决条件 专注于人类语言和计算机之间相互作用的研究领域被称为自然语言处理，简称NLP。它位于计算机科学、人工智能和计算语言学[维基百科]的交汇处。...一种方法是根据单词在所有文档中出现的频率来重新确定单词的频率，以便对所有文档中也经常出现的“the”这样的频繁单词的得分进行惩罚。...这种得分方法称为术语频率-反向文档频率，其中： 术语频率*是对当前文件中单词频率的评分。...现在，让我们看看它是如何与人类互动的： image.png 尽管聊天机器人不能对一些问题给出令人满意的答案，但它在其他问题上表现得很好。

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    Python自然语言处理工具小结

    NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 2....WordNet。...，PyNLPI可以用来处理N元搜索，计算频率表和分布，建立语言模型。...结合Python和Cython，它的自然语言处理能力达到了工业强度。是速度最快，领域内最先进的自然语言处理工具。 7. Polyglot:Polyglot 支持对海量文本和多语言的处理。...它支持对165种语言的分词，对196中语言的辨识，40种语言的专有名词识别，16种语言的词性标注，136种语言的情感分析，137种语言的嵌入，135种语言的形态分析，以及69中语言的翻译。 8.

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    在Python中使用NLTK建立一个简单的Chatbot

    由于害怕尴尬，人们也害怕和其他语言学习者一起学习。这已成为Duolingo计划的一大瓶颈。 因此，他们的团队通过在其应用程序中构建聊天机器人来解决此问题，帮助用户学习会话技巧并练习他们所学到的东西。...由于机器人被设计成亲切而健谈，Duolingo的用户可以使用他们选择的角色在一天中的任何时间练习对话，直到他们有足够的勇气与其他人练习他们的新语言。...解决这个的一种方法是通过它们在所有文档中出现的频率来重新调整单词频率，使得在所有文档中频繁出现的频繁单词（如“the”）的分数受到惩罚。...在我们对NLP流程有了一个大致的了解。现在是时候创建Chatbot了。...即使聊天机器人无法对某些问题给出满意的答案，但其他人的表现还不错。 总结 虽然它是一个十分简单的聊天机器人，几乎没有任何认知技能，但它是入门NLP并了解聊天机器人的好方法。

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    陶哲轩对数学学习的一些 建议

    你不应该因为仅仅知道某个命题和某个基本引理的证明就以为那个引理来得理所当然 你能发现另一个证明吗？ 你知道为什么每个前提条件是必须的吗？ 哪种概括是已知的/猜测的/启发式的？...有哪些例子可以用来说明这个引理的作用？ 什么时候用那个引理好，什么时候不好？ 它可以辅助解决哪种问题？不能辅助解决哪些问题？ 在数学其他领域，有没有类似的引理？...那个引理可以推广成更广泛的范式和程序吗？ 以上问题哪怕纯粹是给自己用，在做讲座或者写讲义或者其他说明材料时它们都很有用。...如果为了在你研究的问题上取得进展而不得不学习一些额外的数学知识，这是个好事——你的知识范围将会扩大，你的工作将更有趣，无论是对你的研究领域中的人还是那个其他领域的人。...对这些问题的答案偶尔能得出令人惊讶的结论，但更多的时候是告诉你为什么传统智慧起先在那，而这是很值得知道的。 例如，给一个标准引理，你可以问如果删掉一个假设，会发生什么；又或者试图加强结论。

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    《精通Python自然语言处理》高清pdf 分享

    本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。...目录 · · · · · · 第1章字符串操作1 1.1切分1 1.1.1将文本切分为语句2 1.1.2其他语言文本的切分2 1.1.3将句子切分为单词3 1.1.4使用TreebankWordTokenizer...1.5相似性度量16 1.5.1使用编辑距离算法执行相似性度量16 1.5.2使用Jaccard系数执行相似性度量18 1.5.3使用Smith Waterman距离算法执行相似性度量19 1.5.4其他字符串相似性度量...19 1.6小结20 第2章统计语言建模21 2.1理解单词频率21 2.1.1为给定的文本开发MLE25 2.1.2隐马尔科夫模型估计32 2.2在MLE模型上应用平滑34 2.2.1加法平滑34 2.2.2Good...6.1语义分析简介103 6.1.1NER简介107 6.1.2使用隐马尔科夫模型的NER系统111 6.1.3使用机器学习工具包训练NER117 6.1.4使用词性标注执行NER117 6.2使用Wordnet

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    近亿级数据集下线，MIT道歉，ImageNet 亦或遭殃

    该数据库还包含标有“cunt”的女性生殖器特写图片，此外还包括带有“nigger”（黑鬼）标记的黑人和猴子的图片，穿着比基尼或抱着孩子的妇女，被贴上“ji女”的标签，将日常图像与诽谤、令人反感的语言联系起来...它为计算机视觉研究人员提供了一种对图像进行分类和标记的方法。当可以使用WordNet时，为什么要自己手动做呢？”...尽管如此，ImageNet以及其他大型图像数据集仍然很麻烦。持续的沉默只会在将来造成更多的伤害而不是带来好处。在这方面，作者概述了一些解决办法，包括审计卡，可以考虑改善提出的一些关切。...4 一些其他观点 1、副本无处不在 即便MIT主动下线了Tiny Images数据集，但是数据副本无处不在。很多用户都下载过这些副本到本地，如何保证这些副本不会被再次上传到网络呢？...比方说有些无辜受害的情侣被偷拍的照片被不法分子上传到色情网站，然后爬虫程序又把它们下载下来，我们难道可以哪怕是为了开发鉴黄系统而理所当然的使用这样照片吗？这难道不是对无辜受害者的隐私再一次侵犯吗？

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